はじめに
こんにちは！キャンプ歴4年目のズボラキャンパーです。
これまで2回の記事で、GASとスプレッドシートを使って「キャンプ予約メールを自動でカレンダー登録する仕組み」を作ってきました。
これで十分便利……と思っていたのですが、Googleから最新モデル 「Gemini 3.0」 が登場しました。
今回はこの最新モデルと、APIの機能である 「System Instruction（システム指示）」 を使って、GASのコード内に 「キャンプ予約解析専門のAI人格（Gem）」 を作り出します。
これにより、たまに起きていたAIの「お茶目な回答（余計な挨拶など）」を完全に封じ込め、エラー率ほぼゼロの最強システムとして完成させます。
※APIからGemを動かすことはできなかったです💦残念
「Gem」をコードで再現するとは？
ブラウザ版のGeminiには、自分好みのAIを作れる「Gem」という機能がありますよね。
API開発において、あれと同じことを実現するのが 「System Instruction」 という機能です。
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これまでのやり方:
- 毎回「情報を抽出してください」とお願いする（AIは毎回初対面の状態）。
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今回のやり方（Gem化）:
- 「お前は予約解析システムだ」という 人格設定（Gem） をあらかじめ定義し、それを強制する。
これに加えて、Gemini 3.0の 「JSONモード」 を組み合わせることで、システムとしての安定性を極限まで高めます。
GASコードの修正（完成形）
スプレッドシート連携（Vol.2）のコードをベースに、Geminiを呼び出す部分（parseEmailWithGemini）を書き換えます。
今回は 「コード自体が仕様書」 になるよう、コメントを細かめに入れています。
※ main 関数や getAllowListFromSheet 関数はVol.2のままでOKです！
変更する箇所：Gemini呼び出し関数
/**
* 最新のGemini 3.0 Pro APIを叩く関数（Gem化・JSONモード搭載）
* * @param {string} emailBody - 解析対象のメール本文
* @return {object} 解析結果のJSONオブジェクト（title, startTime, endTime, memo）
*/
function parseEmailWithGemini(emailBody) {
// スクリプトプロパティからAPIキーを取得
const apiKey = PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('GEMINI_API_KEY');
// =================================================================
// 1. モデルの指定
// =================================================================
// 最新の「Gemini 3.0 Pro」を指定します。
// "preview" はプレビュー版を意味し、最新機能がいち早く使えます。
const model = 'gemini-3-pro-preview';
const url = `https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/${model}:generateContent?key=${apiKey}`;
// =================================================================
// 2. System Instruction（Gemの定義）
// =================================================================
// ここが「Gem」の本体です。
// ユーザーの入力（メール本文）とは別に、「AIとしての振る舞い」を厳格に定義します。
const systemInstruction = {
parts: [{
text: `
あなたはキャンプ場の予約メールを解析するプロフェッショナルなシステムです。
ユーザーから送られたメール本文から、カレンダー登録に必要な情報を抽出してください。
【重要ルール：思考プロセス】
1. メール本文から「キャンプ場名」「チェックイン日時」「チェックアウト日時」を探す。
2. 日時が曖昧な場合（例: "午後"）は、チェックイン13:00、チェックアウト11:00と補完する。
3. 年月日が省略されている場合は、メールの送信日時（今の年）を基準に補完する。
【重要ルール：出力形式】
- 必ず以下のJSONフォーマットのみを出力すること。
- JSON以外のテキスト（挨拶やmarkdown記号）は一切出力禁止。
{
"title": "キャンプ場名",
"startTime": "YYYY-MM-DD HH:mm",
"endTime": "YYYY-MM-DD HH:mm",
"memo": "サイト名やプラン名など"
}
`
}]
};
// =================================================================
// 3. ユーザープロンプト
// =================================================================
// 役割は上記で定義したので、ここではシンプルに「解析対象のデータ」を渡すだけです。
const userPrompt = {
parts: [{ text: emailBody }]
};
// =================================================================
// 4. 設定（JSONモード）
// =================================================================
// "application/json" を指定することで、API側が強制的にJSON形式で返答します。
// これにより、パースエラー（解析失敗）が劇的に減ります。
const generationConfig = {
responseMimeType: "application/json"
};
// リクエストデータの構築
const payload = {
systemInstruction: systemInstruction,
contents: [userPrompt],
generationConfig: generationConfig
};
// HTTPリクエストのオプション設定
const options = {
method: 'post',
contentType: 'application/json',
payload: JSON.stringify(payload),
muteHttpExceptions: true // エラー時も例外を投げずにレスポンスを確認できるようにする
};
try {
// APIへのリクエスト実行
const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const json = JSON.parse(response.getContentText());
// エラーハンドリング：API側でエラーが返ってきた場合
if (json.error) {
console.error('Gemini API Error:', json.error.message);
return null;
}
// =================================================================
// 5. 結果の抽出
// =================================================================
// JSONモードのおかげで、replace等の文字列操作なしにそのままパースできます。
const contentText = json.candidates[0].content.parts[0].text;
return JSON.parse(contentText);
} catch (e) {
// 通信エラーやJSONパースエラーの捕捉
console.error('Gemini解析中の予期せぬエラー:', e);
// デバッグ用にレスポンスの中身をログに出す
if (typeof response !== 'undefined') {
console.error(response.getContentText());
}
return null;
}
}
システム構成の進化
Vol.1〜2の構成と、今回のVol.3（Gemini 3.0 Pro）の構成を比較してみましょう。
「ただAIモデルが変わった」 だけでなく、データの流れと信頼性が劇的に変わっているのがわかります。
💡 ここが進化ポイント！
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「ゴミ取り処理」の撤廃
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Before: AIが気を利かせて「解析しました！こちらです」などの前置きを入れてくるため、GAS側で無理やり削除する処理が必要でした。
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After: JSONモードにより、AIはJSONデータ以外を一切出力しなくなりました。これによりコードがシンプルになり、予期せぬエラーが激減しました。
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「人格」の分離 (System Instruction)
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Before: プロンプトで「あなたはシステムです」と言い聞かせていましたが、メール本文の内容によってはAIがつられて普通の会話をしてしまうことがありました。
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After: APIレベルで「役割」を固定したため、どんなメールが来ても 「私はただの解析マシーンである」 というスタンスを崩しません。これが 「Gemをコードで定義する」 ということです。
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推論能力の向上 (Gemini 3.0 Pro)
- 最新モデルにより 「文脈を読む力」 が上がっています。例えば「明日の午後イチ」のような曖昧な表現も、メールの日付から推測して正確な日時データに変換してくれます。
さいごに（シリーズ完結）
Vol.1からVol.3を通して、以下のシステムが完成しました。
- GASがメールを監視
- スプレッドシートのリストに基づいて対象を絞る
- Gemini 3.0 Pro（Gem化済み） が超高精度にデータを選別
- Googleカレンダーに登録する
ここまで作り込めば、もはや 「自分専用のSaaS（Webサービス）」 と言ってみたくなりました。
初期費用0円、維持費0円で作れる最強のキャンプ相棒として、ぜひ育ててみてください！
それでは、また次のキャンプ場でお会いしましょう